Belajar Python untuk Data Science dengan 3 Langkah Berikut Ini

Belajar Python untuk Data Science menjadi sebuah kewajiban bagi kamu yang sedang ingin mengembangkan karir sebagai praktisi data. Pada dasarnya Python termasuk bahasa pemrograman yang cukup mudah dipahami karena Python yang bersifat high level language programming language, sehingga mudah untuk dibaca dan dituliskan oleh manusia. Selain itu, Python juga dapat digunakan untuk mengatasi berbagai macam permasalahan karena Python yang bersifat bersifat general purpose programming.

Python ini mulai dikenalkan ke khalayak umum pada tahun 1991 oleh penciptanya yaitu Guido van Rossum sebagai bahasa pemrograman yang bersifat open source alias gratis. Jadi Python memperbolehkan siapa saja untuk dapat mengakses, mempelajari, serta menggunakannya. Dalam proses belajar Python sendiri tentunya ada berbagai step sehingga kita bisa sampai di katakana sebagai ahli dari bahasa pemrograman ini.

Berikut ini telah dirangkum langkah-langkah belajar Python untuk Data Science menjadi 3 langkah utama. Penasaran kan? Yuk, simak ulasan berikut ini!

1. Kuasai Hal-Hal Fundamental dalam Python

Langkah utama dalam belajar apapun adalah harus menguasai hal-hal yang bersifat fundamental karena pada dasarnya, hal-hal fundamental inilah yang akan membangun hal-hal lain yang lebih rumit. Dalam Python sendiri, paling tidak kita harus menguasai dan membedakan tipe data seperti array, list, tuple, dictionary, dll. Selain itu, hal fundamental lain yang tidak kalah pentingnya adalah dengan menguasai library Python yang akan banyak digunakan dalam Data Science, seperti Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn, dll. Tentunya agar paham akan hal-hal fundamental ini, tidak bisa hanya dilakukan dengan cara membaca teori saja, namun juga harus dipraktekkan.

Baca juga : Python Array : Memahami Kegunaan Array Dalam Python

2. Kerjakan Berbagai Project Python untuk Membangun Portofolio

Untuk menguji kemampuan yang dimilki, serta untuk mengetahui sampai mana proses belajar yang telah dilakukan, maka kita sangat perlu untuk mengerjakan berbagai project. Selain itu, project ini akan sangat berguna dalam membangun portofolio. Ingat, untuk menjadi seorang praktisi data, portofolio menjadi sesuatu yang sangat penting dalam menentukan akan diterima atau tidaknya kita di suatu perusahaan.

Sebagai permulaan, mungkin project awal yang dapat dikerjakan adalah cleaning data. Pada dasarnya, proses cleaning data ini termasuk proses yang cukup krusial dan memakan waktu yang cukup lama. Selain itu, kita juga pasti akan menggunakan berbagai macam library dan fungsi yang ada di Python. Selanjutnya bisa disesuaikan dengan apa yang sedang kita pelajari. Semakin banyak portofolio menunjukkan bahwa kasus yang pernah kita hadapi semakin banyak, yang artinya semakin mahir kita dalam ilmu tersebut.

3. Mulai Pelajari Teknik Tingkat Tinggi untuk Data Science

Nah, langkah terakhir adalah mulai pelajari metode tingkat tinggi dari Python yang biasanya digunakan dalam Data Science. Apa saja sih? Kamu bisa mempelajari tentang regression, classification, mulai belajar membangun model dengan machine learning, serta mulai mempelajari tentang Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan. Mungkin di proses ini akan terasa agak berat, tapi untuk mendapatkan hasil yang baik tentunya akan sangat membutuhkan proses yang panjang dan cukup menantang. Tetap konsisten dan jangan lupa setelah mempelajari metode-metode tersebut, mulai cari studi kasus yang sesuai untuk membangun portofolio mu ya!

Baca juga : Yuk, Mulai Belajar Data Science dengan Bahasa Pemrograman Python

4. Mulai Terapkan Ilmunya dengan Belajar Data Science bersama DQLab!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi masa kini! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2. Akses module Introduction to Data Science

3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri 

Editor : Annissa Widya

Tags